基于大數據的公共衛生應急體系思考

劉小蘭

近幾十年信息技術發展迅速。信息技術的進步也帶動了醫療行業的發展，使得醫療行業的信息化程度提高的同時，產生了大量的健康醫療數據，近年來其數據量更是呈幾何倍數增長[1]。醫療健康大數據近幾十年來作為國家基礎性戰略資源，在歐美、日本等較多發達資本主義國家都已將其列為高度重視的戰略領域。中共中央國務院印發《“健康中國2030”規劃綱要》也明確提出“推進健康醫療大數據的應用”[2]，未來15年是推進健康中國建設的重要戰略機遇期。隨著計算機信息技術、移動互聯網、云計算、物聯網等的發展，各行各業的數據量和數據類別快速增加，大數據和大數據技術已成為非常重要的資產和核心技術[3]。國家也出了一系列的政策，鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等高新技術，進行傳染病監控和資源調配。大數據技術應用于公共衛生領域，要結合公共衛生自身特點，重在預警和應急處理。應急管理是指應對重大突發性事件時，政府以及其他機構通過采取系列措施，包括對重大突發事件的前期預防、事中應對和后期完善，政府應急管理通常分為預防、準備、處理和完善四個階段[4]。國家和政府公共衛生應急體系建設是一項需要全民參與，系統性、整體性、協同性的工程 ，其目標的實現不僅需要全局把控和頂層設計 ，還需要各級組織的聯動與協同[5]。文章試圖通過分析、總結我國目前公共衛生應急體系存在的不足方面，嘗試從大數據技術應用方面去思考和闡述公共衛生應急體系，從而提高我國政府的公共衛生應急管理能力。

1 存在問題

1.1 預警和風險評估能力不足

公共衛生危險預警是對可能引發公共衛生危險的各種因素進行監控，對將來可能發生的公共衛生危機進行預判，以期望及時控制危險因素或預防危機擴散。政府相關部門根據實時監控提供的預警信息，及時判斷未來潛在發生的危機并發出相關預警信號[6]，指導人們提前安排生活、生產。美國已經在與公共衛生危機的長期抗爭中逐步建立起復合治理框架下的全域公共衛生體系，1988年美國國家科學院醫學研究所發表報告《公共衛生的未來》，說明了公共衛生事業應包括更廣泛的力量，值得全社會普通公民一起共同努力[7]。在我國目前主要還是政府的公共衛生管理機構執行相關公共衛生管理事宜，紅十字會、社會志愿組織和普通民眾等非政府組織參與度低。這些組織和個人通常能在危機前識別危機，如果這些力量能得到有效利用，將會極大的擴充公共衛生資源有效性。另一方面雖然我國從上世紀80年代開始對傳染病的預測預警進行研究，已經取得了很多成績，但是由于理論的不完善和信息技術的制約，傳統的預測預警方法已經不能滿足傳染病預測預警的需要。尤其是近幾年大數據、云計算、物聯網等高新技術的出現，對傳染病精準的預測，精確的風險評估提出了更高的要求。

1.2 綜合性預警管理系統缺乏

目前，我國已經建立了傳染病監測報告系統、突發公共衛生事件監測報告系統和其他公共衛生監測系統。各地也已經建立了多種多樣的傳染病監測系統。但是監測過程中的數據處理和分析沒得到很好的利用，相關的監測系統較難發揮前期的預警作用[8]。而事實上各地機構在危機信息上報方面，基本上采用直報網絡系統或者傳染病管理系統實行逐層上報，上報時間不及時，數據輸入有誤，人為犯錯等往往會造成信息的失真甚至錯誤，得到的信息不及時耽誤判斷危機的最佳時機。同時我國在應對公共衛生危機時多采取幾個部門聯合作業的方式。目前，疾控中心、社區醫院和綜合醫院各司其職，部門與部門，機構和機構之間傳染病信息不能完全共享，或共享不及時，延誤處理危機的最佳時機，耽誤相關管理部門快速作出反應和決策。同時在一些傳染信息上報方面，一些部門和機構出于自身利益考慮，或者對實際情況無法準確判斷時，存在對關鍵預警信息進行瞞報或遲遲無法決定是否上報等現象。所以在公共衛生應急體系中，暫時缺乏集信息收集、處理、反饋于一體的綜合性預警信息系統。

1.3 綜合應急能力不足

應對重大傳染性疾病的關鍵是速度，隨著響應時間的增加，感染人數可能呈指數級增長。因此，耽擱時間越長，問題就越大，時間、數據、信息和資源是決定管理效率的重要因素[9]。

據《2015-2020年中國傳染病醫院全景調研與發展戰略研究咨詢報告》顯示，我國現有傳染病醫院164家，160家公立醫院。其中只有百分之十幾的醫院達到三級醫院規模，床位數超過500張；大多數傳染病醫院的床位數量只有幾十到300張以內，這樣的醫院超過了所有傳染病醫院一半的比例[10]。綜合醫院的傳染病收治能力有待提高，對突發公共衛生事件的快速反應能力和應急處理能力有待提高。大部分綜合醫院雖按常規設置了感染性疾病門診及病房，但普遍規模偏小、病床數量少、專業人員有限。目前在國內雖然很多城市都設立了傳染病醫院，但因為各方面原因，其綜合救治能力依然較低，綜合應急能力不強。目前各地的傳染病醫院平常應對的傳染疾病類型主要肝炎、結核病等一些常見病，對急危重癥患者需要多部門、多學科聯合應對的救治工作會顯現出傳染病醫院綜合救治能力不強，應急能力較低的問題。一個城市綜合醫院的綜合應急能力反應了該城市應對突發公共衛生事件的能力。

2 基于大數據的公共衛生應急體系建設思考

2.1 建立健全預警體系，提升風險評估能力

著力改革完善疾病預防控制體系，預防是經濟有效的健康策略。堅決貫徹預防為主的衛生與健康工作方針，堅持常備不懈，完善公共衛生重大風險研判、評估、決策、防控協同機制，改革完善疾病預防控制體系，將預防關口前移，避免小病釀成大疫[11]。

利用大數據助力地方政府精準預測和科學決策，提升風險評估能力。運用大數據分析技術，建立大數據計算模型能夠對傳染病的傳播速度、傳播趨勢、傳播情況等進行科學預測和動態監測。可以為地方政府統籌醫療物資和醫護人員，制定統籌調度策略，制定交通管制政策，制定經濟復蘇政策等提供可靠依據，例如對傳染病的程度進行預估，提前安排醫療資源和物資，對緩解醫療物資不足有較大作用。通過大數據分析可以預估預測傳染病對經濟的影響，對政府健全應急反應機制有很大作用。

2.2 建立多部門協同聯動，實現互聯互通

隨著社會的發展，公共衛生領域問題已不僅是一個領域的問題，而是涉及社會各方面的一個社會問題。在面對突發公共衛生事件時，不僅僅是醫療技術水平受到挑戰，更是對一個國家綜合治理能力的挑戰。通過大數據技術實現各部門的協同聯動，互聯互通，對于共享衛生資源和做出綜合應對決策有重大意義。

醫療健康大數據的互聯互通離不開政府強有力的政策支持，需要各部門之間執行共同的規范，執行共同的契約和目標。各機構和部門從建立共同的實施標準為起點，遵守統一標準，為共同的目標而努力。數據互聯互通需要數據標準化、規范化，同時數據流程的規范和標準化。相關流程的規范化和標準化需要從上而下的頂層設計，高屋建瓴推動標準和規范落地。同時醫療健康大數據不同于普通的數據，要實現互聯互通應建立統一的數據安全和倫理標準，加強制度保障和有效落實，從法律上保護數據的安全和數據倫理。

2.3 健全公共衛生大數據應急體系

2.3.1 打造公共衛生大數據應用協同網絡

區域協同醫療網絡服務體系是以醫療信息以及健康數據為中心，以區域內各級醫療服務機構、醫療服務保障機構、醫療服務監管機構為基礎，突破人力、物力、財力以及網絡信息壁壘，最終實現信息與資源共享[12]。

隨著互聯網技術的迅猛發展，我國在公共衛生領域建立了各種管理系統和數據平臺。但是怎么整合多源異構的數據集，實現跨部門跨機構應用，還沒有得到有效解決。電子商務、社交網絡的廣泛應用，使得互聯網絡中充滿了人群社會化活動的大量非結構化公共衛生信息。如何利用這些海量的、價值低的、動態的信息是公共衛生大數據應用協同網絡的新方向。

《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》為推進公共衛生領域大數據應用指明了方向，例如加強公共衛生業務系統建設、建設網絡直報系統，規范傳染病網報機制等。同時相關指導意見在明確限定數據共享范圍方式和內容的前提下，搭建一些開放平臺，通過大規模協作網絡，開放數據、開放學科、開放源代碼社區等提升分析和處理公共衛生大數據的能力，確保真正的“研究社區”的建立；在共享知識和數據的環境下定期發布公共衛生領域大數據應用的最佳實踐成果，提升持續研究能力。

2.3.2 完善公共衛生大數據應用體系

2016年6月，國務院印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》（國辦發〔2016〕47號），指出要夯實健康醫療大數據應用基礎，推進公共衛生大數據應用，認為健康醫療大數據應用發展將帶來健康醫療模式的深刻變化，有利于激發深化醫藥衛生體制改革的動力與活力，提升健康醫療服務效率和質量[13]。

加強公共衛生大數據的應用，首先加強公共衛生信息化基礎設施建設，完善業務信息系統和公共衛生數據平臺，逐漸整合各行業的數據，同時要加強數據質量控制，優化大數據基礎環境;加快推動大數據相關技術的研發和應用，提升實驗室檢測能力，在公共衛生各領域引入云計算、物聯網、數據挖掘等技術，搭建基于云計算的物聯網大數據研究技術平臺，研究完善、高效、成熟的大數據分析方法和計算模型;推動多學科、多平臺合作，實現公共衛生大數據收集、處理、共享、挖掘、應用和決策一體化，更好地促進傳染病預警監測，提升傳染病應急能力。建立適應現代化疾控體系的人才培養機制，建設高水平公共衛生學院，培養既懂醫學又懂大數據技術的高水平復合人才。建立公共衛生大數據標準化機制，完善公共衛生大數據應用法律法規，推動公共衛生大數據健康應用。

通過公共衛生大數據的應用能夠建立智慧化預警多點觸發機制，健全多渠道監測預警機制，提高實時分析、研判的能力。同時增強監測預警能力，提升公共衛生應急能力。在跟進不明原因疾病和異常健康事件分析時，能夠提高評估和分析的準確性和敏感性。建立多方協作的大數據公共衛生應急體系，推進公共衛生應急體系大數據應用，建立完善的大數據應用功能將成為推動公共衛生應急體系建設的方向。